Artículo original en inglés publicado en el American Journal of Public Health: https://doi.org/10.2105/AJPH.2020.305901
Objetivo.
Informar sobre la oposición a las vacunas y la información errónea fomentadas en Twitter, destacando las cuentas de Twitter que dirigen estas conversaciones.
Métodos.
Utilizamos el aprendizaje automático supervisado para codificar todos los mensajes publicados en Twitter. En primer lugar, identificamos manualmente los códigos y los temas mediante un enfoque teórico fundamentado y, a continuación, los aplicamos a todo el conjunto de datos de forma algorítmica. Identificamos a los 50 autores más importantes un mes tras otro para determinar las fuentes influyentes de información relacionadas con la oposición a las vacunas.
Resultados.
El período de recopilación de datos fue del 1 de junio al 1 de diciembre del 2019, lo que dio lugar a 356 594 mensajes opuestos a las vacunas. Un total de 129 autores de Twitter reunieron los criterios de autor principal durante al menos un mes. Los autores principales fueron responsables del 59,5% de los mensajes opuestos a las vacunas y detectamos diez temas de conversación. Los temas se distribuyeron de forma similar entre los autores principales y todos los demás autores que declararon su oposición a las vacunas. Los autores principales parecían estar muy coordinados en su promoción de la información errónea sobre cada tema.
Conclusiones.
La salud pública se ha esforzado por responder a la información errónea sobre las vacunas. Los resultados indican que las fuentes de información errónea sobre las vacunas no son tan heterogéneas ni están tan distribuidas como podría parecer a primera vista, dado el volumen de mensajes. Existen fuentes identificables de información errónea, lo que puede ayudar a contrarrestar los mensajes y a fortalecer la vigilancia de la salud pública.